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基本健康服务的覆盖范围 - 可持续发展目标指标元数据
从14个示踪剂指标中收集数据的机制各不相同，但是在许多情况下，联合国机构或机构间小组已经组装和分析了相关的国家数据源，然后与国家政府进行了正式的国家咨询，以审查或产生可比的国家估计。对于通用健康覆盖范围（UHC）服务覆盖指数，一旦对14个示踪剂指标进行了现有信息，他将与国家政府提名的焦点进行国家咨询，以审查投入和计算指数。谁不进行新的估计活动以产生服务覆盖范围指数的示踪指标值；相反，该索引旨在利用现有和建立的指标数据系列来减轻报告负担。3.C.数据收集日历（freq_coll）
可持续发展目标 7.2.1 - 可持续发展目标指标元数据 - 联合国
国际能源署是负责监测可持续发展目标 7.2 目标进展情况的托管机构之一，利用其国家数据工作并通过促进原始数据和派生指标的一致标准、定义和方法来增加价值，最终目标是生成具有国际可比性的数据集。联合国统计司在能源统计领域的使命是加强国家统计系统，以协助各国编制高质量的能源统计数据和平衡表。该使命通过四个工作流实现：数据收集（自 1950 年以来）；制定能源统计方法指南和标准（例如 IRES、ESCM）；能力建设（传播这种方法并协助各国加强其能源统计系统）；以及国际合作与协调。联合国统计司被选为指标 7.2.1 的托管人之一，因为它为所有国家收集了计算该指标所需的基础数据。4. 其他方法考虑因素（OTHER_METHOD）
支持可再生能源数字化的主题分类和元数据
摘要：风能和太阳能等可再生能源的研究和创新一直在支持能源系统的绿色转型，这是低碳气候适应型社会的支柱。主要挑战是管理电网转型的复杂性，以允许高波动性可再生能源占据更高份额，同时确保电网的稳定性和稳定的能源供应。正在进行的数字化转型提供了很大的帮助，研究和工业基础设施和资产的数字化产生了多维和多学科的数字数据。然而，数据用户需要帮助来找到可以利用的正确数据。这有两个重要方面：首先，缺失数据管理，即由于缺少社区标准元数据和分类法，数据集既不可找到，也不可互操作，即缺少数据格式标准；其次，数据所有者对共享数据有负面看法。为了使数据可以为数据科学利用做好准备，映射现有数据及其可用性以方便访问的必要步骤之一是创建该领域主题的分类法。为此，我们召集了一组来自不同可再生能源技术（如光伏、风能和聚光太阳能）以及生命周期评估和欧盟可持续活动分类法等横向领域的专家，提出了一个连贯而详细的可再生能源相关数据分类法。其结果是对相关数据源进行了连贯的分类，既考虑了适用于选定的可再生能源技术发电的一般方面，也考虑了每种技术的具体方面。它基于以前的相关工作，可以轻松扩展到本文未考虑的其他可再生资源和传统能源技术。
15.9.1（b）-DIV>可持续发展目标指标元数据 - 联合国
•15.9.1（a）：根据AICHI生物多样性的目标2在其国家生物多样性战略和行动计划中，建立了国家目标的国家数量，以及对这些目标的进展。•15.9.1（b）：将生物多样性集成到国家会计和报告系统中，定义为实施环境经济会计系统。概念：生物多样性1992年联合国地球峰会将“生物多样性”定义为“来自所有来源的生物学生物之间的可变性，包括尤其，陆地，海洋生态系统和其他水生生态系统以及它们部分的生态综合体：这包括在物种中，物种和生态系统之间的多样性。AICHI生物多样性目标2 AICHI生物多样性目标2在2011 - 2020年生物多样性计划的战略目标a下，该目标解决了通过将生物多样性损失的根本原因通过使政府和社会主流化的生物多样性造成的。AICHI生物多样性目标2：到2020年，最新的生物多样性价值已纳入国家和地方发展以及减少贫困策略和计划过程，并已纳入适当的国家会计和报告系统中。nbsaps有义务制定国家生物多样性战略和行动计划，并将生物多样性考虑因素纳入相关部门或跨部门计划，计划和政策。国家生物多样性战略和行动计划（NBSAP）旨在定义生物多样性的现状，导致其退化的威胁以及确保其在该国社会经济发展框架内的保护和可持续使用的战略和优先行动。根据《生物多样性公约》第26条的规定，当事方有义务提供有关执行公约及其战略计划的措施的信息，如《国家生物多样性战略和行动计划》（NBSAP）以及这些措施的有效性。第六个国家报告的格式要求当事方除其他外，还对他们在国家目标和/或AICHI生物多样性目标方面的进步进行了评估。这些全国性报告可公开有关公约的清算房屋机制，该机制正在不断改善以提高各方的可用性，并更好地评估
材料人均材料足迹 - 可持续发展目标指示器元数据
•在国家 /地区级别：对于构成该汇总总数的任何基本组件，在所使用的基本数据集中正式记录正式的实际价值时，将归为零。因此，“ 0.0”可以代表Na或真正的0.0，或（至关重要的）两者的组合，这是一个常见的情况。这允许易于将值进一步汇总；但是，应该指出的是，由于将缺失值归因为“ 0.0”，聚合可能代表的值低于实际情况。•在区域和全球层面上：同样，在区域和全球聚合中，缺失值被归因为零。但是，在某个特定国家完全没有数据的情况下，那么可用数据的人均和PER估计值是加权的平均值。4.G. 区域聚合（reg_agg）4.G.区域聚合（reg_agg）
SDG 16.1.4 -SDG指标元数据 - 联合国
“在黑暗之后” - 指标应在黑暗后独自行走时特别捕捉受访者的感受和看法。对黑暗的具体参考很重要，因为根据研究，2黑暗是个人在评估情况是否危险时认为重要的因素之一。虽然对“黑暗之后”的特定引用是最可取的措辞，并且在犯罪受害调查中广泛使用，但3合适的替代措辞是“夜间”。4指定一天中的确切时间（例如下午6点）不建议使用黑暗（不是一天中的时间），这是影响个人对安全性的感知以及跨国和季节性变化的因素，这使得建立普遍合适的阈值以定义夜间。2.b。度量单位（unit_measure）
了解人工智能对学术写作的影响：元数据来拯救
能够为不同任务生成文本的人工智能 (AI) 工具发展迅速，并被广泛采用，将对许多领域产生重大而深远的影响 [1]。例如，这些工具可以总结、翻译或解释文本，也可以就任何主题撰写文本并提供相关引用 [2]。这些功能对于学术写作非常有用，许多研究人员在撰写论文时开始使用 AI 工具作为助手 [3]。使用 AI 工具会带来许多潜在问题，从可能包含虚假陈述的生成文本的准确性到道德问题 [4]。因此，随着 AI 生成的内容开始广泛传播以及在已发表论文的学术写作中，不仅应在研究数据集中，而且在真实数据中仔细分析 AI 工具的影响。在分析 AI 工具对学术写作的影响时，需要考虑许多角度。例如，使用人工智能工具会对论文的引用产生影响吗？哪些作者更倾向于使用这些工具？哪些工具更受欢迎，适用于哪些任务？这些是一些基本问题，但必须考虑更根本的方面。初步研究表明，人工智能工具将对语言本身产生影响 [ 5 ]，[ 6 ]。因此对于
-SDG指示器元数据的每单位二氧化碳排放
•钢铁行业[ISIC 241和2431类]； •化学和石化工业[ISIC分区20和21]不包括石化原料； •非有产金属基本工业[ISIC 242和2432类]； •非金属矿物质，例如玻璃，陶瓷，水泥等。[ISIC分区23]; •运输设备[ISIC部门29和30]； •机械包括制造的金属产品，机械和设备以外的运输设备[ISIC部门25至28]； •食物和烟草[ISIC部门10至12]； •纸，纸浆和印刷[ISIC部门17和18]； •木材和木材产品（纸浆和纸张除外）[ISIC Division 16]； •纺织品和皮革[ISIC部门13至15]； •未指定的（上面不包括的任何制造业）[ISIC部门22、31和32]。基于国际商定的标准（联合国国际能源统计建议（IRES）），在一个国家一级收集了能源数据。CO 2需要根据能源数据和国际商定的方法进行估算（2006年IPCC国家温室气体库存指南）。
基于公平序列数据和微生物组研究中的元数据共享的标准
微生物组研究是生命科学中增长的数据驱动的领域。存在共享微生物组序列数据并使用标准化元数据方案的策略，但研究人员之间的依从性各不相同。为了促进微生物组研究界的开放研究数据最佳实践，我们（1）提出了两个分层的徽章系统来评估数据/元数据共享依从性，（2）展示了一种自动化评估工具，以确定与Amplicon和Metagenome序列数据出版物中数据报告的依从性。在跨越人类肠道微生物组研究的出版物（n〜3000）的系统评估中，我们发现近一半的出版物不符合序列数据可用性的最低标准。此外，元数据的标准化差为统一和跨研究比较创造了很高的障碍。使用此徽章系统和评估工具，我们的概念验证工作暴露了（i）序列数据可用性语句的无效性，以及（ii）缺乏用于注释微生物数据的一致的元数据标准。从这个角度来看，我们强调了改进实践和基础设施的需求，以减少数据提交的障碍并最大程度地提高微生物组研究中的可重复性。我们预计我们的分层徽章框架将促进有关数据共享实践的对话，并促进微生物组的数据再利用，支持使微生物组数据公平的最佳实践。
元数据法证分析作为数字研究过程的支持
当前时代的技术快速发展除了提供积极的影响外，当然也具有负面影响。在印度尼西亚，基于网络犯罪局（同上）网站的数据，与ITE法律有关的犯罪率（信息和电子交易）日益增加。这鼓励数字法医调查人员能够开发可以调整为数字案例的概念或方法，例如数字数据操纵案例，例如照片或文档。元数据是一种信息结构，描述，解释，位于某个地方或更容易找到某些东西，使用或管理以及信息源。元数据也可以解释为有关数据或信息信息的数据。在数字文件（照片，视频或文档）的情况下，可以使用法医元数据分析来完成一种方法或方法。这是因为元数据存储与文件相关的信息。通过基于开源的Java（元数据提取器）开发一个库并在Netbeans 8.0应用中开发的库，它将使研究人员或法医研究者更容易地进行法医元数据方法，从结果可以用作数字法医研究的有效证据。